振动信号传感器：关于振动传感器信号问题

这种传感器主要有2种原理，一个是压电式、一个是压阻式，
如果传感器的信号频率很高一般会用压电式，这种传感器产生的信号时电荷类型，因此需要电荷放大器，如果你的二次仪表内置了电荷放大器，那你只能用示波器读取它，它的显著特点是采用了同轴电缆作为信号线。BNC接头。单位是PC/G  你需要自己计算大概的输出，振动的参考一般是重力加速度，即G，如果是真正的震动信号一般只采集到2K就差不多了。 再高就叫做冲击传感器了，冲击传感器频率高，能量小，g值大。
 如果是压阻式传感器，一般他是一个惠斯通电桥，这个电桥由四个电阻组成，只是需要大多数压阻式传感器采用半导体技术，会有方向性，因为存在PN结的效用，所以不能随便找某一对当供电，某一对当输出，要根据定义来，除非你了解内部结构，如果你想测，那只有一个办法，就是连接好后，将繁用表测量各点电压，用电流表测各个线路的电流，一般传感器都采用恒流源或者恒压原供电，可以初步判断供电情况。然后另外两个线的输出，通过翻转传感器，可以判断传感器输出的变化，这个变化就是1个重力加速度的变化，也就是你传感器的灵敏度。

振动信号传感器：工程振动领域中，传感器采集到的振动信号与其中的噪声是什么关系呢？

很好奇有什么定性的关系吗，如果有的话通常降噪的同时应该如何处理噪声信号中的微弱真值信号呢，以达到提高信噪比
可以确定的讲：传感器采集到的振动信号与噪声干扰信号没有定性关系。
要分析振动信号中噪声信号的来源，首先要对测量链比较熟悉，测量链一般传感器、导线、信号调理器和数据采集仪组成，整个测量链都可能引入噪声，比如传感器分辨率引起的噪声，干扰引起的噪声（如工频干扰），信号调理器和数据采集仪的本底噪声等等。
工程测量中，更多的是在测量之前要选择合适的测试系统和测试方法保证噪声在可控的范围之内。
除此之外，有工程经验的工程师对信号中的噪声也能有所判断，可以使用多种信号处理方法（如去除趋势项，滤波等等）去除噪声。
谢邀。振动信号是由机械振动的物体在磁场中运动（往复运动），其运动能量转换成电流与电压，也就是切割磁力线，或者是由压电效应转化成电流与电压。而噪声是电路中的热量转化而来，或者是所用直流电源中含交流成份。因此，给电路降温，或者改用好的直流电源后，噪声能明显下降，振动信号能相对增强。
谢邀,这是个好问题,也是很多很多的入行信号狗想问的一个问题,但实际上题主所说的"降噪的同时应该如何处理噪声信号中的微弱真值信号"本质上来说仍然是信号处理中绝大部分时候我们要面对的一个最本质的问题:
"如何获取我们感兴趣的信息"
这句话是信号处理的核心思想,注意我上面的字眼,是获取我们感兴趣的信息,而不是如何滤波或消噪,因为提取信息我们不仅仅一定用的是滤波器方法,在这基础上,一系列的滤波,消噪,增强,时频分析，倒谱，信号重建方法,乃至于我们使用统计模型或机器学习方法GAN网络去重建信号,都是为了尽可能的获取到我们感兴趣的信息.
但非常遗憾的是,信号是不是噪声带有非常强烈的主观性,就比如一首歌(不管是人声还是乐器,都是机械震动信号),那么,人声和背景伴奏到底哪个才是噪声呢,显然的,对于想分析这个人声音频域特性的这件事来说,伴奏就是噪声了,是我们不需要的信息,然而对于本身就想提取伴奏用于卡拉OK KTV时,人声就是我们不需要的信息了,那么这个时候,人声就是噪声,因此在信号处理中,我们无法找到一种"全能"的滤波或增强办法,直接帮我们区分什么是噪声什么是有用信号,但不用担心,信号处理的知识体系大厦经过了那么多年的发展,在相当大部分的情况下,我们都有非常多的手段去提取那些我们感兴趣的信息,就拿刚刚说的人声和伴奏举个栗子
上图是使用PainterEngine SoundLab分析二刺螈洗脑神曲白金Disco的STFT时频图,观察方框内一条一条等间距出现的亮线,不卖关子,这就是人声(共振峰),在频域能量图中,体现为一条条等间距出现的波峰
而背景音乐的频域特性和人声的频域特性,在频谱图中有着很强的辨识度
你可以看到,背景音乐(蓝色方框)和人声(红色方框)在图像上还是很容易分辨出来的,为什么会这样呢,这得益于一个初中物理的一个固有频域的概念:
物体做自由振动时，其位移随时间按正弦或余弦规律变化，振动的频率与初始条件无关，而仅与系统的固有特性有关（如质量、形状、材质等），称为固有频率，其对应周期称为固有周期。
当人发浊音的时候,人的声带震动,因驻波的关系,形成一系列等间距频率的能量高点,因此,共振峰就是这样形成的,实际上不仅仅是人声,小提琴,二胡.....都有这样的特性,当然,鼓点,响板,钢琴,在频域上体现为一条竖直的亮线,,但如果进一步提高信号的采样频率,也可以观察到这种特性,于是将这个概念拓展到工程应用上,不同尺寸的钢管齿轮,汽车部件,内部由裂痕和没有裂痕的固件,其固有频率都不一样,因此,这也让机械探伤,结构扫描,乃至于从地震波分析岩层结构成为了可能,而基于上面这个理念,也奠定了至少一半的滤波消噪的分析方法的理论基础，将不同固有频率的信号分离开来。
尽管这种消噪的方法有很多，基于个人的信号处理经验并结合数字语音信号处理（这块个人认为很多方法比较经典，在机械工程应用中很多方法是通用的），简单概述几种比较常用的消噪或者说增强方法，当然我仍然同意科普并不全等于科学，为了尽可能让内容读起来通俗易懂，我会删除一些细节上的东西，如果有错误，希望其它大神同行不吝指出：
1.依据振动方向
先来个最直接了当的，使用加速度传感器或者震动传感器采集地震信号，对于横波纵波其在三维方向的振动方向不一样，显然基于这一点如果我们需要的是纵波信号，根据振动方向设定一个阈值将横波剔除就行了，不需要什么频域分析方法。
2.设置能量阈值
如果采集信号的能量过小，提取我们感兴趣的信号的难度会加大，因为环境噪声的干扰也可能随之加大，因此设置一个能量阈值，一般情况下会把那些能量过小的阈值信号直接抛弃掉。
3.谱减法
坐好了，我们开始加速了，不用担心，我们现在先说的这个谱减法仍然是消噪里一个非常经典而且简单的令人发指的消噪方法，它基于一个非常简单粗暴的原理
噪声是加性的。
因此在没有有效信号的时候，我们采集环境的噪声谱，之后的滤波算法中，直接减去这个噪声谱就可以了，关于这一方面比较流行的做法是使用相关域（correlation domain）或者是频域方法进行谱减。[1][2]
4.基于统计模型
就从之前举的这个栗子我们可以看到,例如人声信号具有很强的频域特性,因此这也让我们使用某种函数(线性或非线性)去拟合或者重建一个纯净信号提供了可能,简单来说,我们需要使用某些或某种滤波信号尽可能地提取信号的某些参数,然后依据这些参数去重建一个纯净信号,在之前多使用MMSE(最小均方误差)方法及Winner滤波算法配合例如语音信号处理的MFCC,cspstrum分析方法来完成这项工作,现在基于机器学习方法并使用GAN进行重建也是笔者非常看好的一个趋势.voice conversion challenge已经有非常多的team使用这一方法来完成sounds rebuild.[3]
5.子空间算法
子空间算法基于这样一个理论,在欧式空间中,纯净信号的分布可能局限在带噪信号的子空间中,例如经典的SVD和EVD方法,因为机器学习的热门,因此关于这点,百度已经有非常非常非常非常多的相关资料了并且现在已经12点半我急着恰饭,因此我就不贴references了.
最后简短的总结一下
信号处理的核心是获取我们感兴趣的信息,因此,不论是消噪增强特征提取都基于一个很强的目的性,就是我们需要的信号具体有哪些区别于其它信号的特征,基于这点,选用合适的数学分析方法再进一步入手。不论是何种信号，大致如是。
振动传感器信号问题 第1张" title="振动信号传感器：关于振动传感器信号问题 第1张-传感器知识网"/>

振动信号传感器：振动传感器输出什么信号

振动传感器输出什么信号

发布人：称重传感器  发布时间：2020-4-26 17:04:26  点击量：4463

振动传感器是什么？

在高度发展的现代工业中，现代测试技术向数字化、信息化方向发展已成必然发展趋势，而测试系统的最前端是传感器，它是
整个测试系统的灵魂，被世界各国列为尖端技术，特别是近几年快速发展的IC技术和计算机技术，为传感器的发展提供了良好
与可靠的科学技术基础。

振动传感器的分类
①相对式
②电涡流式
③电感式
④电容式
⑤惯性式
⑥惯性式
⑦压电式力
⑧阻抗头
⑨电阻应变式
⑩电阻应变式

振动传感器的结构图：

振动传感器的技术参数
技术参数
线性量程：0～1000mm，共12种规格（详见技术指标及尺寸表）
初级阻抗：不小于500Ω（振荡频率为2KHz）
非线性度：不大于0.5％F.S
工作温度:普通型-40°～150°C;高温型-40°～210°C(250°C持续30分钟)
温漂系数:小于0.03％F.S°C
引出线:三根特氟隆绝缘护套线，外有不锈钢护套软管。
耐受振动：20g(可达2KHz)

振动传感器输出什么信号
VS-2振动速度传感器输出的信号是电压信号。
VS-2振动速度传感器输出的是电压值，而且大小和振动速度成正比，但是比例关系就不能一概而论了，看传感器的特性曲线而
定，传感器的鉴定证书里应该有这个图表，但是在特性曲线的线性区域可以有相对固定的比例关系，就是传感器的灵敏度，单
位是（mm/s）/mV。一般来说传感器输出的直接量是电荷，经过电荷调理器、放大器等转换成电压信号，而且是直流电压信
号，自然不能用交流电压表测量。就算是用直流电压表测量，显示的也不是振动速度，而是电压信号，一般是用软件把这个电
压信号按照传感器的特性换算成被测量的速度信号，所以通常我们在使用速度传感器时得到的就是速度信号，而不是电荷或电
压信号。
VS-2振动速度传感器输出的速度信号配接振动监控保护仪或振动变送器，振动监控保护仪或振动变送器可以直接输出标准4-
20mA电流信号，送给PLC、DCS和DEH系统等。

影响振动传感器输出信号的因素
振动传感器在生活中的很多地方都有所应用，但是在使用的过程中，有时它的输出信号会受到干扰，所以在使用之前，需要对
影响它输出信号的因素有基本的了解，下面就给大家具体的介绍一下。
1、 射频干扰干扰：主要是大型动力设备的启动、操作停止时产生的干扰以及高次谐波干扰。
2、静电感应干扰：是由于两条支电路或元件之间存在着寄生电容，使一条支路上的电荷通过寄生电容传送到另一条支路上去，
有时候也被称为电容性耦合。
3、电磁感应干扰：当两个电路之间有互感存在时，一个电路中电流的变化就会通过磁场耦合到另一个电路，这一现象称为电磁
感应。这种情况在传感器使用的时候经常遇到，尤为注意。
4、漏电流感应干扰：由于电子线路内部的元件支架、接线柱、印刷电路板、电容内部介质或外壳等绝缘不良，特别是传感器的
应用环境湿度增大，导致绝缘体的绝缘电阻下降，这时漏电电流会增加，由此引发干扰。尤其当漏电流流入到测量电路的输入
级时，其影响就特别严重。
5、其他干扰：主要指的是系统工作环境差，还容易受到机械干扰、热干扰和化学干扰等等。

振动传感器【兰瑟】相关品牌：
美国DYTRAN 3056B2振动传感器
德国ALTHEN振动传感器
美国CTC振动传感器

传感器相关资料如下：
变频器的接线方法和注意事项
称重显示控制器实际操作步骤
托利多称重显示控制器实际操作步骤
德国HBM称重显示控制仪表安装使用注意事项

上一篇:美国CTC振动传感器是干什么的_美国CTC振动传感器工作原理介绍

下一篇:美国CTC振动传感器输出什么信号

振动信号传感器：振动诊断技术

原标题：振动诊断技术

机械振动是工业机械设备运行中常见的一种现象，一般情况下机械振动都是有害的，因为振动会破坏机械的正常运作。因此，利用振动信号判断设备的故障状态越来越受到重视，如果机械设备出现故障而未能监测出来，结果不仅会影响设备的寿命更有可能带来更大的损失。所以，基于振动信号的机械设备故障诊断成为监测设备状态的一种主要形式。

机械设备运行过程中，设备状态的监测信号是反应设备运行正常与否的信息载体，而振动信号是设备主要的监测信号之一。基于振动信号的故障监测的实现步骤是：振动数据的采集，数据预处理，通过数据分析进行设备状态监测和故障诊断。

01

振动信号采集

机械设备振动信号的采集通常选用振动传感器。振动传感器作为传感器的一种，在工业中主要用来检测机械设备在工作中的振动情况，进而确定设备有无故障。基于振动传感器的特性，其在预测性维护中发挥了重要作用。例如我们可以根据电机的振动信号，通过进行时频分析发现电机存在的问题如电机不平衡，不对中等问题，从而可以实现预测性维护所说的零停机状况。

常见的振动传感器有：加速度传感器、速度传感器、位移传感器，不同的传感器适用的工业应用场景不同。

位移传感器：所测频率为0～10kHz，在此范围内能给出准确的低频振幅及相位；
速度传感器：所测频率为5～2kHz，能对中频的振动产生较强的信号；
加速度传感器：所测频率为5～20kHz，高频范围信号较强。

振动传感器应用领域非常广泛，基本每个行业都可以用到。例如造纸业，煤炭行业，建筑行业。设备的振动信号通过加速度采集，传感器将设备的实时振动数据传输给采集终端，采集终端将数据传输给我们的数据分析模块进行数据分析。

02

数据预处理

振动采集过程中，往往存在多种干扰，导致得到的数据并不准确，将偏离真实数值。因此在完成振动信号采集之后，应当对采集得到的数据进行预处理，进而提高数据的真实性与可用性，并分析振动信号的随机性，从而确定具体的处理手段。

设备的振动信号往往是一杂乱无章的信号，要直接通过振动原始数据判断设备的运行状态并进行故障诊断有一定的难度。所以，应当对采集到的振动信号进行预处理。常用的振动信号预处理算法包括：算术平均值法、加权平均值法、五点三次平滑法、滑动平均值法、中值法、模糊控制法等。

03

数据的分析

对振动数据进行分析的主要用途是，判断设备的运行状态以及利用振动数据进行设备故障诊断。振动数据分析主要有时域分析和频域分析。

时域分析：

振动时域参数分析是对机械设备进行故障检测和诊断的简易方法，时域波形是经过数据处理器去噪处理后的信号，包含较多的信息量。在时域诊断中，常常采用的特征参数有：均值、均方根值、峰值、峭度指标、波形指标、脉冲因子、裕度系数……，通过监测这些特征参数是否超过设定的阈值，来诊断传动部件是否发生机械故障。幅域参数一般分为有量纲和无量纲两种类型的指标。

除去常用的时域特征参数之外，时域波形也是判断设备故障的一种主要方法。下图是电机实时振动波形图，横坐标是时间单位秒 (S)，纵坐标是加速度幅值单位 (m/s2)。

电机实时振动波形图

均值：又可称为直流分量，是用来评价信号是否稳定。表征了振动信号变化的中心波动，是信号的常量分量。
均方根值：也叫方均根值。它是对信号先平方，再求取平均值后开方得到的，对没有规律的信号比较有用。
峭度指标：反映振动信号中的冲击特征。峭度指标对信号中的冲击特征很敏感，正常情况下应该值在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明机械的运动状况中存在冲击性振动。

频域分析：

时域振动信号的频谱分析是目前所知的研究故障特征方法中基础的方法之一，可以在频谱中获得比较全面的故障信息。在频域中，主要从幅值频谱、功率频谱、倒频谱、包络谱等频谱中分析。频谱图横坐标代表振动信号的频率单位赫兹 (Hz)，纵坐标代表频率幅值。

幅值频谱就是对传感器釆样所得的原始信号经处理后的振动信号进行一次傅立叶变换 (FFT)，计算并画出该时域振动信号的频率图谱如下图所示。

功率谱：

在频域中表现对信号功率的分布，即体现出振动信号能量的大小情况。功率谱包括互功率谱和自功率谱两种频谱，它的频谱包含的信息和幅值谱是一样的，因为它是幅值的平方，所以比幅值谱的突出频率更加清晰。

倒频谱：

又叫二次频谱，可以有效地检测出复杂频谱中的周期成分。倒频谱通常用在机械振动中，为了对故障进行检测和诊断，所以它在振动信号分析方面应用的较多。倒频谱有以下特点：

通过倒频谱分析，能够识别出信号中不同频率分量，找到对诊断来说比较重要的周期成分；
倒谱能分离谐波和边频带分量。

倒谱实现流程图

综上，利用振动信号对故障进行诊断，是设备故障诊断方法中有效、常用的方法。机械设备和结构系统在运行过程中的振动及其特征信息，是反映系统状态及其变化规律的主要信号。因此，通过各种动态测试仪器拾取、记录和分析动态信号，是进行系统状态监测和故障诊断的主要途径。返回搜狐，查看更多

责任编辑：